[发明专利]一种数据驱动的环形电网电抗参数评估方法及评估系统

说明书

本发明公开了一种数据驱动的环形电网电抗参数估计方法及评估系统，其中，针对环形输电网络，本发明提出一种基于Lasso模型的电抗参数估计方法。该方法基于数据驱动，不需要基于模型的状态估计计算过程，易于实施。该方法有助于提高能量管理系统中的数据准确性，提高状态估计准确性，间接增加在线安全分析与优化调度结果的可信度。

技术领域

本发明属于电力系统自动化领域，尤其涉及一种稳态参数的估计方法。

背景技术

高精度的设备参数、遥测与遥信等数据是在线分析应用准确计算的前提。当前参数偏差已经成为在线分析计算误差的主要来源因素之一。提高参数的准确性，尤其是在线辨识估计参数偏差，已成为电网调控系统数据维护工作的迫切挑战。

已有大量的文献针对参数辨识问题进行了研究。线路参数辨识问题的解决思路有以下两类：1)进行状态估计计算，根据相关量测的残差计算参数可疑指标，进而通过残差灵敏度或增广状态估计对参数进行修正。这种方法依赖完整的电网模型和状态估计计算，计算量大，在实际电网应用时，会出现错误遥信、遥测与错误参数的交叉干扰，或者相关算法无法收敛等情况。2)基于线路两侧PMU数据的同时性，直接由PMU数据估算线路参数，这种方法需要线路两端配置PMU量测，但目前很多电网PMU的覆盖率并不高。同时，计算方法利用的量测冗余度较低，易受到系统误差的影响。

综合以上说明，需要一种新的技术方案以解决上述问题。

发明内容

发明目的：本发明从有功潮流与电抗之间的关系出发，提出一种新的数据驱动的环形电网电抗参数评估方法及评估系统，能够单独利用有功量测对线路电抗进行估计，有利于屏蔽其他类型量测不良数据的影响，在实际应用中得到较好的效果。

技术方案：为达到上述目的，本发明数据驱动的环形电网电抗参数评估方法可采用如下技术方案：

一种数据驱动的环形电网电抗参数评估方法，包括如下步骤，

S1)辨识出电网中存在的局部环网；

S2)针对每个局部环网收集有功潮流数据；

S3)进行不良数据辨识，过滤存在不良数据的断面；

S4)构造Lasso模型，构造方法为：

针对每个环路，有：

Tθ_b＝0

式中：T为环路-支路关联矩阵，其中Tpq＝1，表示支路q在环p上，方向相同；Tpq＝-1，表示支路q在环p上，方向相反；Tpq＝-0，表示支路q不在环p上；

令支路有功向量为p，构造对角阵：

P_b＝diag(p)

得到：

P＝TP_b

令：x_real＝x₀-y，其中x_real是真实电抗参数，x₀是已有的参数值，y为代求变量，也就是电抗修正量，即初始值与电抗估计值之差。

约束为：

而构成典型Lasso模型；通过调整合理的t值使计算结果具有稀疏性；计算过程分为两个阶段，第一个阶段为通过设置较低的t值，定位大误差线路，获得线路的粗略估计值；将粗略估计值作为第二个阶段的初始电抗，获得精细的调整结果。

步骤S1)中，辨识局部环网的方法为，